¿PUEDEN LAS EMPRESAS DE EXTRACCIÓN DE RECURSOS CONTRATAR LOS SERVICIOS DE LA POLICÍA NACIONAL? COMENTARIOS A LA SENTENCIA DEL TRIBUNAL CONSTITUCIONAL DEL PERÚ
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este artículo es identificar y analizar las reglas establecidas por el Tribunal Constitucional del Perú en reciente sentencia en un proceso de inconstitucionalidad, en el que se pronuncia sobre la constitucionalidad de las normas legales que regulan los convenios celebrados entre las empresas mineras y la Policía Nacional del Perú, con la finalidad que esta última brinde servicios de seguridad privada a los campamentos mineros. Luego hace una reflexión sobre la fuerza normativa de las sentencias, tanto para las autoridades públicas y privadas, como para el Tribunal Constitucional, en futuros casos. En conclusión, analiza las principales debilidades y fortalezas de esa decisión, desde la perspectiva de los derechos humanos. Igualmente, identifica a grandes rasgos sus implicaciones para las autoridades peruanas, así como para los estados en que tienen residencia las casas matrices de esas compañías extractivas, como Canadá. El apéndice del presente documento resume los nuevos requerimientos constitucionales generales y específicos, contenidos en la decisión del tribunal, con respecto a los contratos de la PNP con las compañías de extracción de recursos
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".